使用MATLAB中的Otsu方法进行数字图像二值化

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在数字图像处理中，将彩色图像或灰度图像转换为二值图像的过程称为**图像二值化**。在二值图像中，图像像素使用二进制值（即0和1）表示，其中0表示黑色像素，1表示白色像素。

二值化是一种简化图像分析的有效技术，它还有助于提取图像的重要特征。

数字图像二值化过程

数字图像二值化的过程基于使用阈值来操纵原始图像的像素以获得二值图像。

在此过程中，像素值高于阈值的图像像素被设置为1（即白色），而像素值低于阈值的像素被设置为0（即黑色）。

数字图像二值化的目的

数字图像二值化可以有多种用途。下面介绍了二值化在数字图像处理中的一些常见用途：

• **图像分割** - 二值化根据指定的属性将原始图像划分为不同的区域，这使得图像分割过程更简单。

• **目标检测** - 二值化还可以简化目标检测和识别过程。

• **属性提取** - 二值化也可以应用于数字图像以提取其属性和特征，例如模式、边缘等。

• **图像压缩** - 数字图像可以通过二值化轻松压缩，因为对二值图像进行编码比较容易。

• **光学字符识别** - 二值化将数字图像转换为二值图像，可用于实现OCR算法以光学识别字符。

数字图像二值化的阈值技术

根据数字图像的属性和所需的输出，以下是一些用于数字图像二值化的常见阈值技术：

• **全局阈值** - 当对整个图像应用单个阈值以进行二值化时，这种阈值技术称为全局阈值。

• **自适应阈值** - 在这种阈值技术中，根据图像区域的局部属性对图像应用不同的阈值。

• **Otsu方法** - 这是一种阈值技术，其中自动确定最佳阈值以执行二值化。

在本文中，我们将讨论使用MATLAB中的Otsu方法进行数字图像二值化。

使用Otsu方法进行数字图像二值化

在MATLAB中，使用Otsu方法进行数字图像二值化是一种图像处理技术，它可以自动计算最佳阈值。

MATLAB提供了一个内置函数“graythresh”来计算最佳阈值以执行数字图像的二值化。

下面解释了使用MATLAB中的Otsu方法执行数字图像二值化的分步过程：

• **步骤（1）** - 读取输入图像。

• **步骤（2）** - 将输入图像转换为灰度图像。

• **步骤（3）** - 使用“graythresh”函数计算Otsu阈值。

• **步骤（4）** - 使用“imbinarize”函数执行图像二值化。

• **步骤（5）** - 显示输出二值图像。

因此，使用Otsu方法进行数字图像二值化是一个简单的过程。

示例

现在，让我们讨论实现MATLAB程序以使用Otsu方法执行数字图像二值化的过程。

% Read the input image
img = imread('path_to_grayscale_image.jpg');

% Convert the input image to grayscale image
grayimg = rgb2gray(img);

% Calculate the Otsu threshold value
th = graythresh(grayimg);

% Perform the Binarization of the image using the threshold value
binaryimg = imbinarize(grayimg, th);

% Display the original image and the binarized image
figure;
subplot(1, 2, 1); imshow(img); title('Original Image');
subplot(1, 2, 2); imshow(binaryimg); title('Otsu Binarized Image');

输出

代码解释

在这个MATLAB程序中，我们首先使用“imread”函数读取输入数字图像并将其存储在变量“img”中。然后，我们使用“rgb2gray”函数将RGB图像转换为灰度图像并将其存储在变量“grayimg”中。

接下来，我们使用“graythresh”函数计算Otsu阈值并将其存储在变量“th”中。之后，我们使用此阈值“th”执行图像二值化，为此我们使用“imbinarize”函数。

最后，我们使用“imshow”函数并排显示输入数字图像和二值图像。

结论

在MATLAB中，我们可以使用内置函数“graythresh”来计算数字图像二值化的阈值。我们在本文的上述部分解释了该概念。您可以使用您自己的图像尝试上面给出的MATLAB代码，只需将“imread”函数中的图像地址替换为您图像的地址。